Análise de Características habitacionais da área do Programa “Vem Pro Centro”
Parte 1: montando os dados
Inicialmente é necessário obter os dados básico: - setores censitários - regiões de análise do IPEA UDM
[1]:
import os
import sys
#path para a biblioteca do apiModulo. Ajuste de acordo com a necessidade
sys.path.insert(0, os.path.abspath('../../..'))
from apiModulo.api import *
[2]:
#obtém apenas as geometrias dos setores
setor_censitario = obterCamada('setor_censitario', simples=True)
#obtém as geometrias e todos os indicadores do udm
udm, meta_udm = obterTema(tema='UDH')
#obtém a região de análise do centro de São Luís
centro = obterCamada('anel_viario', simples=True)
[3]:
#prévia dos dados do UDM
udm.head()
[3]:
| index | atlas_vis_udh_populacao | atlas_vis_udh_ivs | atlas_vis_udh_ivs_infraestrutura_urbana | atlas_vis_udh_ivs_capital_humano | atlas_vis_udh_ivs_renda_e_trabalho | atlas_vis_udh_t_sem_agua_esgoto | atlas_vis_udh_t_sem_lixo | atlas_vis_udh_t_vulner_mais1h | atlas_vis_udh_t_mort1 | ... | atlas_vis_udh_t_formal_18m | atlas_vis_udh_t_fundc_ocup18m | atlas_vis_udh_t_medioc_ocup18m | atlas_vis_udh_t_supec_ocup18m | atlas_vis_udh_t_renda_todos_trabalhos | atlas_vis_udh_t_nremunerado_18m | atlas_vis_udh_label_sexo | atlas_vis_udh_label_cor | atlas_vis_udh_label_sit_dom | geometria | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1210020400001 | 21291 | 0.711 | 0.632 | 0.781 | 0.718 | 40.29 | 40.36 | 4.10 | 50.93 | ... | 13.84 | 18.67 | 8.90 | 0.25 | 262.09 | 38.01 | Total Sexo | Total Cor | Total Situação de Domicílio | MULTIPOLYGON (((-44.35584 -2.33713, -44.35593 ... |
| 1 | 1210020400001 | 21851 | 0.577 | 0.491 | 0.650 | 0.590 | 38.05 | 19.28 | 4.10 | 28.80 | ... | 26.56 | 48.99 | 29.57 | 4.54 | 405.47 | 31.95 | Total Sexo | Total Cor | Total Situação de Domicílio | MULTIPOLYGON (((-44.35584 -2.33713, -44.35593 ... |
| 2 | 1210750600134 | 1132 | 0.340 | 0.261 | 0.365 | 0.394 | 2.45 | 12.13 | 7.58 | 23.40 | ... | 65.39 | 83.16 | 73.23 | 18.00 | 1485.49 | 1.01 | Total Sexo | Total Cor | Total Situação de Domicílio | POLYGON ((-44.16560 -2.50017, -44.16564 -2.500... |
| 3 | 1210750600134 | 701 | 0.247 | 0.193 | 0.247 | 0.299 | 1.09 | 2.48 | 7.58 | 10.40 | ... | 66.78 | 90.05 | 79.26 | 27.02 | 1737.74 | 2.30 | Total Sexo | Total Cor | Total Situação de Domicílio | POLYGON ((-44.16560 -2.50017, -44.16564 -2.500... |
| 4 | 1210750600132 | 1436 | 0.487 | 0.718 | 0.375 | 0.368 | 2.35 | 100.00 | 25.44 | 33.10 | ... | 57.81 | 79.34 | 64.49 | 4.63 | 1018.36 | 2.07 | Total Sexo | Total Cor | Total Situação de Domicílio | POLYGON ((-44.18507 -2.55228, -44.18551 -2.552... |
5 rows × 90 columns
Os dados do UDM seguem uma espacialização diferente dos Setores Censitário, e abrangem uma região maior dos que análisados no programa Vem Pro Centro.
Por este motivo, se faz necessário:
Restringir a área de análise para o centro da cidade
Correlacionar os dados do UDM com os setores censitários (menor unidade)
[4]:
#restringindo a área de anaálise para o centro da cidade:
setores_centro = juncaoEspacial(setor_censitario, centro, tipo='inner', predicado='intersects')
#visMapaSemIndicador(dados=setores_centro, coluna_geom='geometria')
[5]:
#restringindo a área de anaálise para o centro da cidade:
udm_centro = juncaoEspacial(udm, centro, tipo='inner', predicado='intersects')
#visMapaSemIndicador(dados=udm_centro, coluna_geom='geometria')
Parte 2: Analisando os indicadores do UDM e correlacionando com Setor censitário
As dimensões do Índice de Vulnerabilidade Social (IVS) permitem a identificação de regiões do espaço urbano onde há sobreposição de condições que podem ser associadas à vulnerabilidade social. Deste modo, esses índices se constituem ferramentas úteis para o planejamento de políticas públicas voltadas para lidar melhor com as fragilidades e vulnerabilidades que se apresenta nesses territórios.
A dimensão infraestrutura urbana (IVS-I) é obtido através da média ponderada como: Percentual da população que vive em domicílios urbanos sem o serviço de coleta de lixo (peso: 0,300); Percentual de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados (peso: 0,300); Percentual de pessoas em domicílios vulneráveis à pobreza e que gastam mais de uma hora até o trabalho no total de pessoas ocupadas, vulneráveis e que retornam diariamente do trabalho (peso: 0,400).
Analisando o IVS-I para a região em estudo verificamos que a mesmo se encontra no intervalo entre 0,35 e 0,42, pelo pode ser constatado que do ponto de vista da infraestrutura urbana a área de atuação do Programa se encontra na faixa de média a alta vulnerabilidade.
[10]:
m = visMultiMapa(width='80%', MAPA_ZOOM=14)
m = visMultiMapa(m, tipo='layer', dado=setores_centro)
m = visMultiMapa(m, tipo='choro',
dado=udm_centro,
variavel='atlas_vis_udh_ivs_infraestrutura_urbana',
alias='Infraestrutura Urbana')
m
[10]:
As condições domiciliares, avaliadas a partir de indicadores e variáveis de acesso a serviços básicos como água encanada e instalação sanitária, verificamos que a absoluta maioria dos domicílios da região tem abastecimento por água encanada da rede geral e banheiro de uso exclusivo dos moradores com esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial.
[13]:
visMapaIndicador('11,16', '600', '50%')
[13]: